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引言什么是竞争条件(RaceCondition)?在并发编程中,当多个进程或线程同时访问和修改同一个共享资源时,最终结果会因其执行时序的微小差异而变得不可预测,甚至产生错误。这种情况被称为“竞争条件”。例子1:定时执行某个耗时的任务,如果第一个任务执行时还没有更新数据源,第二个任务就开始了,那么同一个数据源可能被更新或新增两次数据,最终导致数据源错误。例子2:商品秒杀场景:若库存仅剩1件,两个请求
- R语言 绘制散点图
Ora_ge
R语音
[转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_69ffa1f90101siek.html]函数。简单地说,把一些R语句(赋值、计算或其他操作步骤)包装起来并给它一个名称,这就是函数。我们前面接触过的getClass(),class(),head(),rep(),cbind(),rbind()等都是函数。显示(打印)对象也有函数print(),但R有更简单的方法:输入对象名(
- 【科研绘图系列】R语言绘制配对散点图连线柱状图
生信学习者1
SCI科研绘图系列(2024版)r语言数据可视化
文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图系统信息参考介绍【科研绘图系列】R语言绘制配对散点图连线柱状图加载R包library(tidyverse)library(ggplot2)library(ggsignif)library(ggpubr)library(patchwork)library(ggprism
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- Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction
zzfive
生成模型论文阅读kotlin开发语言android
论文链接:VisualAutoregressiveModeling:ScalableImageGenerationviaNext-ScalePrediction文章目录简介预测下一个token自回归模型范式分析VAR详解分词实现细节幂律缩放定律零样本泛化能力结论简介本文提出的视觉自回归建模/VAR这种新范式,其将图像的自回归学习重新定义为从粗到细的“下一个尺度预测”或“下一个分辨率预测”,与常规的
- 算力网赋能工业互联网:智能调度与安全融合创新
智能计算研究中心
其他
内容概要工业互联网的深化发展正面临数据处理效率与系统安全性的双重挑战,而算力网通过技术融合与资源协同,成为破解这一难题的核心路径。当前,工业场景中设备互联规模持续扩大,实时数据流处理需求激增,传统集中式计算架构在响应速度与能耗控制方面显现瓶颈。算力网通过构建智能调度机制,实现任务优先级动态划分与资源弹性分配,在智能检测、故障预测等场景中,将平均响应延迟降低40%以上。行业观察:Gartner研究显
- “显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象
步步咏凉天
计算机视觉人工智能
“显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象。它模拟的是人类视觉系统对视觉场景中“显著”区域的感知能力。显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。下面是对显著性在计算机视觉中的几个关键方面的解释:一、显著性检测(SaliencyDetection)显著性检测的目标是预测图像中最能吸引人注意的区域,通常输出一个与输
- 全栈开发的现状与未来——机遇与挑战并存
Willin 老王躺平不摆烂
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目录全栈开发的现状与未来:机遇与挑战并存1.全栈开发的就业市场现状与趋势1.1当前市场需求与薪资水平1.2行业竞争与公司偏好1.3未来几年发展预测2.全栈开发的技能要求与职业发展2.1核心技能栈:从前端到后端2.2新兴技术:AI与低代码/无代码2.3职业发展路径与晋升空间2.4多元化发展机会3.全栈开发的行业挑战与应对策略3.1主要行业挑战3.2应对策略与建议全栈开发依然充满机遇,市场需求旺盛,薪
- 智慧光伏发电信息化系统需求文档
小赖同学啊
testTechnologyPrecious物联网
以下是从产品经理角度撰写的智慧光伏发电信息化系统需求文档,聚焦光伏行业痛点与业务价值,遵循标准PRD结构:智慧光伏发电信息化系统需求文档版本:1.0日期:2025年7月19日作者:产品经理视角一、文档概述1.1产品背景光伏电站运营面临四大挑战:发电损失定位难:组串故障、阴影遮挡等问题人工排查效率低运维成本占比高:占LCOE(平准化度电成本)超15%电网调度协同弱:缺乏精准发电预测,罚款风险高资产收
- Python领域制造业的Python应用
Python编程之道
Python编程之道python开发语言ai
Python在制造业中的应用:从自动化到智能制造关键词:Python、制造业、工业自动化、数据分析、机器学习、物联网、智能制造摘要:本文深入探讨Python编程语言在制造业中的广泛应用。从基础的自动化脚本到复杂的智能制造系统,Python凭借其丰富的库生态系统和易用性,正在重塑现代制造业。我们将分析Python在制造业中的核心应用场景,包括设备监控、质量控制、预测性维护和供应链优化等,并通过实际案
- 十种常用数据分析模型
耐思nice~
数据分析数据分析人工智能机器学习数学建模
1-线性回归(LinearRegression)场景:预测商品销售额优点:简单易用,结果易于解释缺点:假设线性关系,容易受到异常值影响概念:建立自变量和因变量之间线性关系的模型。公式:[y=b_0+b_1x_1+b_2x_2+...+b_nx_n]代码示例:importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklea
- 一元线性回归模型与最小二乘法
liuzx32
监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线
- “新网红经济”横空出世,秒啊红人将以全新体制为行业带来新力量
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伴随着社会对网红经济认可度的进一步提升,来自多个领域的网络红人,其社会价值、社会地位也充分得到了粉丝、跟随者、用户等多方群体的广泛认可。有相关机构预测,2020年,网红经济的总规模将有望超7000亿元。网红经济具有规模效应秒啊红人以“红人时间”模式开启网红经济新阶段而诞生于2019年的秒啊红人平台,在历经不足一年的迅猛发展中,通过对潜力红人时间价值的挖掘与释放,已经在流量市场占据了一定的分量。可以
- 算力网异构协同与能效优化驱动工业物联及智慧民生实践
内容概要算力网络作为数字基础设施的核心载体,正通过异构协同架构与能效优化框架的深度融合,构建起支撑工业物联网与智慧民生应用的技术底座。随着边缘计算节点的快速部署与模型压缩技术的突破性发展,工业场景中的设备健康检测与实时故障分析已实现毫秒级响应,典型应用场景包括产线异常识别、设备寿命预测等关键领域。与此同时,数据预处理技术的迭代升级有效缓解了工业传感器数据维度爆炸带来的算力压力,通过特征提取与噪声过
- 动态分析软件:DYNA3D_(12).优化与校准
优化与校准在动态分析软件的二次开发中,优化与校准是提高模型准确性和效率的关键步骤。通过优化,可以减少计算时间、提高计算精度,而校准则确保模型的预测结果与实际试验数据相匹配。本节将详细探讨优化与校准的原理和方法,并提供具体的代码示例和数据样例。优化原理优化是指在有限的计算资源和时间内,通过调整模型参数或结构,使模型达到最佳性能的过程。在动态分析软件中,优化通常涉及以下几个方面:模型参数优化:调整材料
- 基于用户画像的商品推荐系统
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随着人工智能和大数据技术的进步,产品推荐系统成为了现代广告与电商平台中不可或缺的部分。通过深度挖掘用户的行为数据,能够为广告主提供精准的用户画像,从而更高效地推荐相关产品,提升购买转化率。本项目基于科大讯飞AI营销云大赛的赛题,目的是利用用户画像进行产品推荐,预测用户是否会购买相应商品。我们使用了机器学习的二分类模型,通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息,来判断用户的付费行为。项目目标:本
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1.变量赋值在R中,可以使用5){print("x大于5")}else{print("x小于或等于5")}#输出:[1]"x大于5"8.循环使用for和while进行循环。r#for循环for(iin1:5){print(i)}#输出:#[1]1#[1]2#[1]3#[1]4#[1]5#while循环i<-1while(i<=5){print(i)i<-i+1}#输出:#[1]1#[1]2#[1]
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本笔记是ESL14.7节图14.42的模拟过程。第一部分将以ProDenICA法为例试图介绍ICA的整个计算过程;第二部分将比较ProDenICA、FastICA以及KernelICA这种方法,试图重现图14.42。ICA的模拟过程生成数据首先我们得有一组独立(ICA的前提条件)分布的数据$S$(未知),然后经过矩阵$A_0$混合之后得到实际的观测值$X$,即$$X=SA_0$$也可以写成$$S=
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支持向量回归(SupportVectorRegression,SVR)详解支持向量回归(SupportVectorRegression,简称SVR)是一种基于支持向量机(SVM)的回归分析方法,广泛应用于预测和模式识别领域。SVR通过在高维空间中寻找一个最优超平面,以最大化数据点与超平面的间隔,从而实现对连续型变量的预测。本文将深入探讨SVR的理论基础、数学原理、模型构建、参数选择、训练与优化、应
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- BEV+Transformer
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在自动驾驶系统中,BEV(Bird’sEyeView)+Transformer主要应用于感知与环境建图(Perception&SceneUnderstanding)环节,尤其是在多传感器融合、目标检测、语义分割、轨迹预测等任务中。在自动驾驶中的关键应用场景应用环节BEV+Transformer的作用感知(Perception)多摄像头图像融合成BEV视角,进行目标检测、语义分割预测(Predict
- Java大视界:Java大数据在智能医疗电子健康档案数据挖掘与健康服务创新>
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>本文通过完整代码示例,揭秘如何用Java大数据技术挖掘电子健康档案价值,实现疾病预测、个性化健康管理等创新服务。###一、智能医疗时代的数据金矿电子健康档案(EHR)作为医疗数字化的核心载体,包含海量患者全生命周期健康数据。据统计,全球医疗数据量正以每年**48%的速度增长**,单个三甲医院年数据量可达**PB级**。这些数据蕴藏着疾病规律、治疗效能的宝贵知识,但传统技术难以有效挖掘。**Jav
- 《后现代课程观》读书笔记3
还是笑容
今天读书读得又有点小兴奋。第四章“普利高津与混沌的秩序”。两小节“混沌的概念”,“普利高津、自组织与耗散结构”。西方世界三种混沌观。前现代范式,在古代宇宙学中的创造神话里,混沌是所有存在和组织产生的原始本源。现代范式,混沌被视为秩序的对立面:充斥着混乱。后现代范式,混沌和秩序彼此联系成为一体从而形成更为复杂的、综合的、有时甚至是“奇特”的新秩序的过程。当代混沌论,复杂的秩序化、非预测性、非线性。混
- Python在股票数据分析中的应用,如何通过代码实现精准预测股价走势?
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易数据分析python股票数据分析股价走势预测代码实现股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>数据获取与导入在股票数据分析中,首先要获取相关数据。Python有许多库可实现这一功能,比如pandas-datareader。使用它可以轻松从知名数据源如雅虎财经获取股票的历史价格、成交量等数据。只需简单几行代码,就能将特定股票在特
- NUS:LLM表格数据建模综述
标题:LanguageModelingonTabularData:ASurveyofFoundations,TechniquesandEvolution来源:arXiv,2408.10548摘要表格数据是一种跨领域的流行数据类型,由于其异构性和复杂的结构关系,带来了独特的挑战。在表格数据分析中实现高预测性能和鲁棒性对许多应用程序具有重大前景。受自然语言处理,特别是转换器架构的最新进展的影响,出现了
- 目标检测中的标签分配算法总结
北京地铁1号线
目标检测与图像处理人工智能
目标检测中的标签分配算法是训练过程中的一个核心环节,它决定了如何将标注好的真实目标框分配给模型预测出来的候选框(AnchorBoxes或Points),从而为这些候选框提供监督信号(正样本、负样本、忽略样本)。它的质量直接影响模型的学习效率和最终性能。简单来说,标签分配要解决的关键问题是:“哪些预测框应该负责学习哪些真实目标?”一、为什么标签分配如此重要?1.定义学习目标:它直接告诉模型哪些预测应
- 基于java的数据可视化的汽车消费分析系统设计与实现的详细项目实例
nantangyuxi
Javajava信息可视化汽车人工智能深度学习数据结构大数据
目录基她java她数据可视化她汽车消费分析系统设计她实她她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...2数据整合她清洗...2她维度消费分析...2实时数据可视化展示...2用户行为预测她趋势分析...2系统她高可扩展她设计...2提升汽车产业决策效率...2强化用户交互体验...3数据安全她隐私保护...3项目挑战及解决方案...3海量数据处理她她能瓶颈...3她数据源异构整合难
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分